## Original Research

## Temuan dari Survei Sosial Ekonomi Indonesia dan
Survei  Status  Gizi  Indonesia  pada  Faktor  yang Mempengaruhi Prevalensi Stunting
Findings  from  the  Indonesian  Socioeconomic Survey  and  the  Indonesian  Nutritional  Status Survey on Factors Inﬂuencing Stunting Prevalence
Amirul, Dini; Elyasari, Elyasari; Arsulfa, Arsulfa
Dini Amirul diniamirul@bps.go.id Badan Pusat Statistik, Provinsi Sulawesi Tenggara, Indonesia Elyasari Elyasari elyasari@poltekkes-kdi.ac.id Program Studi Diploma Kebidanan, Jurusan Kebidanan, Poltekkes Kemenkes Kendari, Indonesia Arsulfa Arsulfa Program Studi Diploma Kebidanan, Jurusan Kebidanan, Poltekkes Kemenkes Kendari, Indonesia

## Health Information: Jurnal Penelitian
Poltekkes Kemenkes Kendari, Indonesia ISSN: 2085-0840 ISSN-e: 2622-5905 Periodicity: Bianual vol. 15, no. 2, 2023 jurnaldanhakcipta@poltekkes-kdi.ac.id
Received: 22 May 2023 Accepted: 08 August 2023
URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/504/5044210018/
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i2.902
Funding Funding source: Nihil. Corresponding author: elyasari@poltekkes-kdi.ac.id
Authors retain copyright and grant the journal right of ﬁrst publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the works authorship and initial publication in this journal and able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non- exclusive distribution of the journals published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book).
is work is licensed under Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International.
Ringkasan: Pemerintah  Indonesia  menargetkan  untuk mengurangi angka kejadian stunting menjadi 14 persen ditahun 2024.  Berdasarkan  hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI) tahun  2021  diketahui  bahwa  prevalensi  stunting  masih  berada pada  angka  24,4  persen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  paling  berpengaruh terhadap  kejadian  stunting  di  wilayah  kabupaten/  kota  di Indonesia. Sumber data dalam penelitian ini berasal dari hasil olah Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) di 514 kab/kota pada tahun 2021 dan Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) pada tahun 2021. Metode analisis pada penelitian ini menggunakan ordered probit model analysis dan hasilnya dibedakan menjadi tiga wilayah yang  menggunakan  set  variabel  yang  sama  namun  cakupan wilayah  yang  berbeda.  Dari  hasil  analisis  ditemukan  bahwa pendidikan  perempuan,  angka  kesakitan,  penolong  persalinan, berat  bayi  ketika  lahir,  imunisasi  lengkap,  akses  air  minum layak  dan  pengeluaran  pemerintah  berpengaruh  menurunkan angka kejadian stunting di wilayah Indonesia. Berat bayi ketika lahir memiliki pengaruh paling besar dalam menurunkan status stunting pada penelitian ini. Selain itu, ketiga kelompok wilayah dalam penelitian ini memiliki prediktor yang berbeda-beda dalam menentukan kejadian stunting di wilayah Indonesia.
Kata kunci: Stunting, Ordered probit model, Balita.
Abstract: e  government  targets  to  reduce  the  incidence  of stunting  to  14  percent  by  2024.  Based  on  the  results  of  the Indonesia Nutrition Status Survey (SSGI) in 2021, it is known that the prevalence of stunting is still at 24.4 percent. is study aims to determine what factors have the most inﬂuence on the incidence  of  stunting  in  regencies/cities  in  Indonesia.  e  data sources in this study came from the results of the National Socio- Economic Survey (Susenas) in 514 regencies/cities in 2021 and the  Indonesian  Nutrition  Status  Survey  (SSGI)  in  2021.  e analytical method in this study used ordered probit model and the results were divided into three regions that use the same set of variables but have diﬀerent coverage areas. From the results of the analysis, it was found that women's education, morbidity rates, birth attendants, baby's weight at birth, complete immunization,
access to safe drinking water and government spending had an eﬀect on reducing the incidence of stunting in Indonesia. Infant weight  at  birth  has  the  greatest  inﬂuence  in  reducing  stunting status in this study. In addition, the three regional groups in this study have diﬀerent predictors in determining the incidence of stunting in Indonesia.
Keywords: Stunting,  Ordered  probit  model,  Children  under  5 year.

## PENDAHULUAN
Secara global, satu dari tiga anak usia di bawah lima tahun tidak berkembang secara  baik  dikarenakan  malnutrisi  dalam  bentuk  stunting,  gizi  kurang  dan gizi buruk, dan kelebihan berat badan. Kekurangan nutrisi terus memberikan dampak  yang  besar.  Pada  tahun  2018,  diperkirakan  200  juta  anak  berumur kurang  dari  lima  tahun  menderita  stunting  atau  wasting  sementara  340  juta menderita kelaparan tersembunyi (UNICEF, 2019).
Stunting merupakan tantangan kesehatan global yang mempengaruhi anak berusia  di  bawah  lima  tahun,  terutama  di  negara  berkembang  (World Bank,  2017).  Walaupun  selama  beberapa  tahun  belakangan  angka  stunting menunjukkan  kecenderungan  menurun  di  Indonesia,  diperkirakan  masih terdapat 24,4 persen balita yang mengalami kejadian stunting pada tahun 2021 (BKPK, 2021). Angka tersebut masih tergolong tinggi jika dibandingkan dengan target  pemerintah  dimana  pada  tahun  2024  prevalensi  balita  stunting  turun menjadi 14 persen (TP2AK, 2019b).
Stunting merupakan akibat dari buruknya nutrisi ketika anak masih berada dalam  kandungan  dan  berada  dalam  usia  dini.  Anak-anak  yang  menderita stunting  mungkin  tidak  akan  pernah  mencapai  tinggi  badan  ideal  dan  otak mereka  tidak  akan  berkembang  penuh  sesuai  dengan  potensinya.  Anak- anak  ini  akan  memulai  hidup  dengan  berbagai  masalah  kesehatan.  Mereka menghadapi  kesulitan  belajar  di  sekolah,  berpenghasilan  lebih  sedikit  ketika dewasa  dan  menghadapi  hambatan  untuk  berpartisipasi  dalam  komunitas mereka (UNICEF/WHO/WORLD BANK, 2021).
Di Indonesia masih terdapat 159 kabupaten/kota yang prevalensi stuntingnya tergolong  dalam  kelompok  level  tinggi  (30  persen  ke  atas),  sisanya  sebanyak 355  kabupaten  berada  pada  kelompok  level  medium  (20-29  persen)  dan low (di  bawah  20  persen)  (BKPK,  2021).  Masih  tingginya  persentase  kabupaten yang berada dalam kelompok stunting level tinggi diperkirakan dipengaruhi oleh beberapa faktor. Faktor-faktor ini tidak berdiri sendiri melainkan merupakan kombinasi  dari  beberapa  faktor  sehingga  menyebabkan  kejadian  stunting (Ernawati, 2020).
Secara garis besar, terdapat beberapa faktor utama yang berperan besar dalam kejadian stunting di Indonesia. Kerangka kerja Tim Percepatan Penanggulangan Anak Kerdil (TP2AK) mengkategorikan penyebab langsung dari stunting anak melalui dua pneyebab utama yaitu asupan gizi dan status kesehatan. Kemudian penyebab utama didukung juga dengan penyebab tidak langsung yaitu ketahanan pangan, lingkungan sosial, lingkungan kesehatan dan lingkungan pemukiman (TP2AK, 2019a). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor mana saja
Dini Amirul, et al. Temuan dari Survei Sosial Ekonomi Indonesia dan Survei Status Gizi Indonesia pada Faktor yang Mempengaruhi Prevalensi St...
yang paling berpengaruh terhadap penurunan prevalensi stunting di Indonesia sehingga  jika  diketahui  faktor-faktor  penyebabnya,  maka  pemerintah  dapat mencari solusi terbaik dan target ditahun 2024 dapat tercapai.

## METODE

## Desain Penelitian dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Kesehatan yaitu hasil olah data Survei Sosial Ekonomi Indonesia/ SUSENAS (Publikasi Statistik Kesejahteraan Rakyat) di 514 kabupaten/ kota di  Indonesia  tahun  2021  dan  Hasil  Studi  Status  Gizi  Nasional  tahun  2021. Dari  kedua  sumber  data  didapatkan  beberapa  variabel  yang  dimungkinkan sebagai  faktor  utama  yang  mempengaruhi  stunting  di  Indonesia.  Penelitian ini menggunakan data prevalensi stunting sebagai variabel Y dan faktor-faktor yang  mempengaruhi  sebagai  variabel  bebas  pada  level  kabupaten/kota  karena data level individu mengenai stunting harus didapatkan dari survei tersendiri atau  dengan  data  primer.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang tersedia  dengan  asumsi  bahwa  data  level  kabupaten/kota  sudah  cukup  untuk menjelaskan hubungan antara variabel bebas dengan tak bebas.
Jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  514  sampel. Jumlah sampel tersebut mewakili jumlah kabupaten/kota yang ada di Indonesia pada  tahun  2021.  Dari  hasil  tinjauan  pustaka  didapatkan  beberapa  variabel yang diperkirakan memiliki hubungan yang kuat dalam menurunkan kejadian stunting  di  Indonesia.  Variabel  tersebut  antara  lain  pendidikan  perempuan yang  didekati  dengan  ijazah  tertinggi  yang  dimiliki  oleh  perempuan,  umur saat melahirkan, riwayat penyakit yang diukur melalui variabel angka kesakitan di  wilayah  tersebut,  pelayanan  kesehatan  dengan  pendekatan  melalui  fasilitas kesehatan dan penolong kelahiran, berat bayi ketika lahir, imunisasi lengkap, ASI eksklusif dengan pendekatan rata-rata dan lama pemberian ASI dan sanitasi yang diukur melalui akses air minum layak serta pendapatan rumah tangga yang di dekati dengan rata-rata pengeluaran perkapita.
Data  stunting  pada  penelitian  ini  dibedakan  menjadi  tiga  level  yaitu, Low (rendah), Medium (menengah)  dan High (tinggi).  Pengelompokan  ini berdasarkan pengelompokan yang dilakukan oleh WHO. Level low merupakan kelompok stunting dengan prevalensi di bawah 20 persen, sementara medium dan high masing-masing prevalensinya 20-29 persen dan lebih dari 29 persen (BKPK, 2021).
Penelitian ini memiliki beberapa batasan. Batasan yang pertama adalah data yang tidak lengkap yang dikumpulkan melalui publikasi statistik kesejahteraan rakyat yang di rilis oleh 34 provinsi di Indonesia. Terdapat sebanyak 29 kab/ kota yang tidak memiliki data lama pemberian ASI kurang dari 6 bulan sehingga dilakukan interpolasi dengan memasukkan rata-rata nasional untuk melengkapi data tersebut. Batasan yang kedua adalah unit penelitian yang merupakan level kabupaten/kota sehingga penelitian ini tidak dapat menganalisis karakteristik dari tiap individu yang mempengaruhi kejadian stunting di suatu daerah.

## Analisis Data
Untuk mengetahui pengaruh dari variabel bebas terhadap prevalensi stunting, penelitian ini menggunakan analisis inferensia yang ditampilkan dalam bentuk tabel.  Penelitian  ini  menggunakan  model ordered  probit  analysis sebagai  alat untuk memodelkan hubungan antar variabel. Ordered probit analysis merupakan alat  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  dimana  variabel  tak  bebasnya merupakan  variabel  kategorik  dan  antar  kategorinya  tersusun  dari  rendah  ke tinggi. Susunan dari pengelompokan stunting pada penelitian ini adalah low > medium > high . Kelompok yang paling diharapkan adalah low dan yang paling tidak diharapkan adalah high . Hubungan antar variabel dalam Ordered Probit analysis model dapat dilihat sebagai berikut.

## [Rumus Ordered Probit Analysis Model]
Di  mana:  Yi  =  Status  Stunting  berdasarkan  kategori;  β0  =  Intersep/ Konstanta; β1 = Efek dari faktor-faktor yang dimasukkan dalam model terhadap level  stunting;  εi  =  error  term;  i  =  Faktor  yang  diperkirakan  mempengaruhi 1,2,...,n.
Model  pada  penelitian  ini  dibedakan  menjadi  3  kelompok  yaitu  Nasional, wilayah  Sumatera,  Jawa  dan  Bali  dan  wilayah  Kalimantan,  Sulawesi,  NTB, NTT,  Maluku  dan  Papua.  Ketiga  kelompok  wilayah  ini  menggunakan  set variabel  yang  sama  namun  untuk  cakupan  wilayah  yang  berbeda.  Untuk wilayah Sumatera, Jawa, dan Bali terdiri dari 282 kabupaten/ kota sementara wilayah Kalimantan, Sulawesi, NTB, NTT, Maluku dan Papua terdiri dari 232 kabupaten/ kota. Selanjutnya variabel karakteristik yang masukkan dalam model dan arah hubungan yang diharapkan terhadap variabel Y pada Gambar 1.
Dini Amirul, et al. Temuan dari Survei Sosial Ekonomi Indonesia dan Survei Status Gizi Indonesia pada Faktor yang Mempengaruhi Prevalensi St...

## Gambar 1
Penjelasan Variabel dan Arah Hubungan yang Diharapkan DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i2.902.g1548

## HASIL

## Tabel 1 Hasil Regresi Berdasarkan Kelompok
Signiﬁkan pada p < 0,05; * p < 0,1 DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i2.902.g1549
Tabel  1  bahwa  dalam  skala  Nasional,  dari  seluruh  variabel  bebas  yang dimasukkan  dalam  model,  hanya  beberapa  saja  yang  berpengaruh  terhadap variabel tak bebasnya. Variabel yang mempengaruhi angka stunting antara lain: angka kesakitan, penolong lahir, berat lahir, imunisasi lengkap, minum layak dan pengeluaran per kapita.
Jika  wilayah  Indonesia  dipisahkan  menjadi  dua  kelompok  yaitu  wilayah Sumatera,  Jawa  dan  Bali,  dan  wilayah  Kalimantan,  Sulawesi,  NTB,  NTT, Maluku dan Papua, maka hasil yang didapatkan cukup berbeda. Pada kelompok Sumatera,  Jawa  dan  Bali,  hanya  tiga  variabel  yang  berpengaruh  pada  tingkat kejadian stunting di wilayah tersebut. Variabel tersebut adalah imunisasi lengkap, minum layak, dan pengeluaran per kapita.
Variabel seperti pendidikan perempuan, penolong kelahiran dan berat bayi pada waktu lahir tidak berpengaruh terdapat tingkat stunting sebagai variabel tak  bebas.  Pada  kelompok  Kalimantan,  Sulawesi,  NTB,  NTT,  Maluku  dan Papua terdapat empat variabel yang signiﬁkan mempengaruhi tingkat stunting di wilayah tersebut. Variabel tersebut antara lain, pendidikan perempuan, angka kesakitan, berat bayi ketika lahir, dan pengeluaran per kapita.
Jika  dilihat  dari  arah  pengaruh  koeﬁsien  variabel  bebas  yang  berada  dalam model terhadap variabel tak bebasnya maka dapat disimpulkan bahwa hasil yang didapatkan  telah  sesuai  dengan  teori  secara  umum.  Variabel  angka  kesakitan memiliki  nilai  positif,  menjelaskan  bahwa  semakin  besar  persentase  angka kesakitan di wilayah tersebut maka semakin besar pula peluang kejadian stunting yang bisa terjadi. Demikian halnya dengan variabel berat lahir, semakin banyak perempuan yang melahirkan bayi di bawah 2,5 kg, maka akan meningkatkan peluang untuk kejadian stunting di wilayah tersebut.
Dari  keseluruhan  variabel  yang  signiﬁkan  di  level  nasional,  variabel  berat lahir memiliki efek yang terbesar mempengaruhi kejadian stunting di Indonesia. Berbanding  terbalik  dengan  berat  lahir,  pengeluaran  per  kapita  memiliki
Dini Amirul, et al. Temuan dari Survei Sosial Ekonomi Indonesia dan Survei Status Gizi Indonesia pada Faktor yang Mempengaruhi Prevalensi St...
pengaruh  yang  paling  lemah  jika  dibandingkan  dengan  variabel  lain  yang signiﬁkan mempengaruhi kejadian stunting.
Untuk melihat pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel tak bebas dari setiap level stunting, maka dapat dilihat hasilnya pada tabel 3 hingga tabel 5. Pada tabel 2 (Indonesia), semakin banyak persentase wanita yang melahirkan bayi di bawah 2,5 kg di suatu wilayah maka peluang wilayah tersebut berada di kelompok stunting level high akan meningkat sebesar 1,21 persen poin. Sebaliknya, peluang wilayah  tersebut  berada  di  kelompok  level low dan medium akan  menurun masing-masing sebesar 0,8 dan 0,4 persen poin.

## Tabel 2
Marginal Eﬀect Regression Kelompok Nasional
Signiﬁkan pada p < 0,05; * p < 0,1 DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i2.902.g1550
Wilayah  yang  memiliki  angka  kesakitan  yang  rendah  akan  memperbesar peluangnya untuk berada kelompok stunting level medium dan low . Jika angka kesakitan meningkat pada wilayah tersebut, maka peluang untuk berada pada kelompok stunting level high akan meningkat sebesar 1,06 persen poin. Hal yang sama juga berlaku pada variabel penolong kelahiran. Jika persentase wanita yang memilih melahirkan dengan dibantu oleh bukan tenaga kesehatan meningkat,  maka  peluang  wilayah  kab/kota  untuk  berada  pada  kelompok stunting level high akan meningkat sebesar 0,78 persen poin. Sebaliknya, peluang untuk berada pada kelompok medium dan low akan menurun masing-masing sebesar 0,26 dan 0,25 persen poin.
Imunisasi  lengkap  memberikan  pengaruh  negatif  dari  kejadian  stunting di  suatu  wilayah.  Jika  persentase  balita  yang  mendapat  imunisasi  lengkap meningkat, maka peluang kabupaten/kota untuk keluar dari kelompok stunting level high meningkat sebesar 0,48 persen poin. Sebaliknya, peluang untuk berada tergabung di kelompok medium dan low meningkat berturut-turut sebesar 0,16 dan 0,32 persen poin.
Akses  ke  sumber  air  minum  layak  juga  memberikan  pengaruh  negatif pada  kejadian  stunting  di  suatu  wilayah.  Jika  suatu  wilayah  kabupaten/kota meningkatkan persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak meningkat, maka peluang untuk keluar dari kelompok stunting level high akan meningkat sebesar 0,35 persen poin.
Terakhir,  variabel  pengeluaran  per  kapita  sebagai  variabel  pendekatan  dari pendapatan rumah tangga juga turut mempengaruhi kejadian stunting di suatu wilayah.  Hanya  saja,  dari  ketika  kelompok  stunting,  variabel  pengeluaran  per kapita  memberikan  efek  yang  lemah  terhadap  peluang  suatu  wilayah  untuk keluar dari kelompok stunting level high dan medium serta berada pada level low .

## Tabel 3
Marginal Eﬀect Regression pada Kelompok Sumatera, Jawa dan Bali
Signiﬁkan pada p < 0,05, * p < 0,1 DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i2.902.g1551
Jika marginal  eﬀect dari  penelitian  ini  dipisahkan  menjadi  dua  kelompok, yaitu  kelompok  wilayah  Sumatera,  Jawa  dan  Bali;  dan  Kalimantan,  Sulawesi, NTB,  NTT,  Maluku  dan  Papua,  maka  hasil  yang  didapatkan  akan  sedikit berbeda. Hasil yang diperoleh (Tabel 2 dan 3) secara umum memiliki perbedaan dalam variabel bebas yang signiﬁkan terhadap variabel tak bebasnya. Variabel yang signiﬁkan antara lain pendidikan perempuan, angka kesakitan, berat lahir, imunisasi lengkap, akses air minum layak dan pengeluaran per kapita.
Pendidikan perempuan dan angka kesakitan serta berat lahir menjadi variabel yang  signiﬁkan  di  wilayah  Kalimantan,  Sulawesi,  NTB,  NTT,  Maluku  dan Papua, tetapi menjadi tidak signiﬁkan di wilayah Sumatera, Jawa dan Bali. Hal yang sama juga terjadi dengan variabel imunisasi lengkap dan akses air minum layak.  Kedua  variabel  ini  menjadi  signiﬁkan  di  wilayah  Sumatera,  Jawa,  Bali tetapi tidak signiﬁkan di wilayah Kalimantan, Sulawesi, NTB, NTT, Maluku dan Papua.
Pada kelompok wilayah Sumatera, Jawa dan Bali, kenaikan persentase balita yang  mendapat  imunisasi  lengkap  akan  meningkatkan  peluang  daerah  yang berada  di  wilayah  tersebut  untuk  keluar  dari  kelompok  stunting  level  high dan medium sebesar 0,47 dan 0,54 persen poin. Begitu pun dengan akses air minum layak, kenaikan persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak akan meningkatkan peluang suatu daerah untuk keluar dari kelompok stunting level high sebesar 0,19 persen poin.
Dini Amirul, et al. Temuan dari Survei Sosial Ekonomi Indonesia dan Survei Status Gizi Indonesia pada Faktor yang Mempengaruhi Prevalensi St...
Tabel 4
Marginal Eﬀect Regression pada Kelompok Kalimantan, Sulawesi, NTB, NTT, Maluku dan Papua
Signiﬁkan pada p < 0,05, * p < 0,1 DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i2.902.g1552
Pada  kelompok  Kalimantan,  Sulawesi,  NTB,  NTT,  Maluku  dan  Papua, peningkatan  persentase  wanita  dengan  ijazah  tertingginya  SMA  ke  atas  akan meningkatkan peluang suatu wilayah untuk keluar dari kelompok stunting level high sebesar  1,1  persen  poin.  Hal  yang  berbeda  terjadi  pada  variabel  angka kesakitan  dan  berat  lahir.  Jika  angka  kesakitan  dan  persentase  wanita  yang melahirkan bayi kurang dari 2,5 kg meningkat, maka peluang wilayah tersebut untuk berada pada kelompok stunting level high akan meningkat masing-masing sebesar 2,43 dan 1,27 persen poin.

## PEMBAHASAN
Walaupun hanya signiﬁkan pada salah satu kelompok, yaitu wilayah Kalimantan, Sulawesi,  NTB,  NTT,  Maluku  dan  Papua,  pendidikan  perempuan  menjadi variabel yang berpengaruh pada penurunan kejadian stunting di Indonesia. Ibu dengan pendidikan yang tinggi akan memiliki kepedulian terhadap kesehatan anaknya. Sebab ibu berpendidikan tinggi memiliki pengetahuan tentang nutrisi sehingga bermanfaat bagi kebiasaan memberi makanan pada anaknya (Pratita & Laksono, 2020; Torlesse et al., 2016). Hasil dari penelitian ini juga selaras dengan penelitian  sebelumnya  yang  mendukung  pendidikan  Ibu  dapat  menurunkan angka stunting. Ibu yang memiliki level pendidikan yang lebih tinggi akan lebih terbuka terhadap ilmu kesehatan moderen dan menggunakan fasilitas kesehatan untuk  kebutuhan  gizi  dan  kesehatan  anaknya  dibandingkan  dengan  wanita dengan level pendidikan lebih rendah (De Silva & Sumarto, 2018; Wulandari et al., 2022).
Angka  kesakitan  juga  berperan  penting  dalam  kejadian  stunting  di  suatu daerah.  Sebagai  variabel  proksimat  dari  riwayat  penyakit,  angka  kesakitan menggambarkan persentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan dan terganggunya  aktivitas  sehari-hari.  Keluhan  kesehatan  akibat  penyakit  bukan saja dialami oleh orang dewasa, anak-anak juga turut merasakannya. Penyakit yang  sering  diderita  anak  balita  adalah  diare  dan  infeksi  saluran  pernapasan akut  (ISPA).  Saat  anak  sakit,  mereka  memiliki  kecenderungan  mengurangi
porsi makanan akibat selera makan yang berkurang, sehingga asupan gizi yang diterima  oleh  tubuh  berkurang.  Jika  kondisi  ini  berlangsung  secara  berulang dalam  kurun  waktu  yang  lama,  maka  dapat  menyebabkan  terjadinya  masalah gizi yang mengakibatkan terjadinya stunting (Larsen et al., 2017; Sumardilah & Rahmadi, 2019).
Penolong kelahiran juga memberikan pengaruh yang signiﬁkan jika dihitung secara nasional. Sebagai variabel yang mewakili aspek kemitraan dengan petugas kesehatan dan akses ke fasilitas kesehatan cukup memberikan gambaran bahwa wanita yang proses melahirkan dibantu oleh tenaga kesehatan memiliki peluang yang  lebih  besar  untuk  berada  pada  kelompok  level low stunting.  Bimbingan pasca melahirkan dari tenaga kesehatan diharapkan dapat membantu Ibu untuk menghindarkan anaknya dari kejadian stunting. Informasi gizi seperti pemberian zat besi pada anak usia awal juga menurunkan risiko kejadian stunting (De Silva & Sumarto, 2018).
Variabel  berat  bayi  ditemukan  hasil  bahwa  berat  bayi  rendah  memiliki peluang  untuk  berada  pada  kelompok  stunting  level high .  Hasil  ini  sejalan dengan penelitian sebelumnya, Zahriany (2017) menyatakan bahwa bayi yang memiliki berat badan kurang dari 2,5 kg ketika lahir memiliki risiko menderita stunting  lebih  tinggi  dibandingkan  anak  yang  lahir  dengan  berat  badan normal.  Pertumbuhan  dan  perkembangan  bayi  dengan  berat  badan  kurang lebih  lambat  dari  bayi  yang  lahir  normal.  Selain  itu,  bayi  berat  badan  kurang dari 2,5 kg biasanya sulit untuk mencapai tingkat pertumbuhan sesuai dengan pertumbuhan anak pada umumnya (Ernawati, 2020; Zahriany, 2017).
Wilayah  dengan  persentase  anak-anak  penerima  imunisasi  lengkap  yang besar memiliki peluang lebih besar untuk keluar dari kelompok stunting level high . Hal ini disebabkan ada kemungkinan bahwa anak-anak yang menerima imunisasi  cenderung  tidak  mudah  sakit  dan  dengan  demikian  lebih  kecil kemungkinannya  untuk  mengalami  pertumbuhan  yang  tidak  stabil.  Temuan ini  konsisten  dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa  terdapat  korelasi  positif antara  ketersediaan  vaksin  dengan  pertumbuhan  anak  (Anekwe  &  Kumar, 2012). Anak-anak yang divaksinasi juga lebih mungkin untuk mengakses layanan kesehatan lebih baik secara umum dan menerima layanan kesehatan yang lebih baik sehingga meningkatkan pertumbuhan anak (Beatty et al., 2017).
Akses  terhadap  air  minum  yang  layak  memainkan  peran  penting  dalam menurunkan  angka  stunting  walaupun  tidak  signiﬁkan  pada  kelompok Indonesia  Bagian  Timur  (Beal  et  al.,  2018;  Bridgman,  2020).  Hal  ini berbeda  dengan  sebagian  besar  penelitian  sebelumnya.  Penelitian  sebelumnya menyimpulkan bahwa akses air dan sanitasi memiliki pengaruh yang lemah atau tidak memiliki pengaruh terhadap kejadian stunting pada beberapa wilayah di Indonesia  (Anggraini  &  Rusdy,  2019;  Capanzana  et  al.,  2020;  Himawati  & Fitria, 2020). Air minum yang tidak diolah berasosiasi dengan kejadian stunting, tetapi jenis sumber mata air rumah tangga tidak berhubungan dengan kejadian stunting di wilayah Indonesia (Torlesse et al., 2016).
Terakhir,  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  setiap  daerah  memiliki prediktor dari kejadian stunting yang berbeda-beda. Salah satu batasan dalam penelitian  ini  adalah  tidak  mampu  menampilkan  perbedaan  tersebut  dalam level provinsi dan atau kabupaten/kota karena keterbatasan data yang tersedia. Meskipun demikian, pembagian wilayah Indonesia menjadi kelompok barat dan
Dini Amirul, et al. Temuan dari Survei Sosial Ekonomi Indonesia dan Survei Status Gizi Indonesia pada Faktor yang Mempengaruhi Prevalensi St...
timur diharapkan sudah mampu menjelaskan bahwa setiap daerah memerlukan perlakuan  khusus  yang  berbeda  dalam  menurunkan  kejadian  stunting  di Indonesia.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dua  belas  faktor  yang  diperkirakan  mempengaruhi  kejadian  stunting  di Indonesia,  tujuh  yang  memiliki  pengaruh  menurunkan  kejadian  stunting. Ketujuh variabel tersebut adalah pendidikan perempuan, penolong kelahiran, berat lahir, imunisasi lengkap, akses air minum layak dan pengeluaran per kapita. Dari ketujuh variabel yang signiﬁkan, berat bayi ketika lahir menjadi variabel yang paling besar mempengaruhi kejadian stunting di Indonesia.
Sebagai variabel yang paling besar mempengaruhi kejadian stunting, berat bayi ketika lahir harus mendapatkan perhatian lebih demi menekan angka kejadian stunting  di  Indonesia.  Program-program  yang  pernah  atau  sedang  dilakukan untuk  menekan  angka  berat  bayi  lahir  rendah  (BBLR)  seyogyanya  menjadi program  andalan  untuk  tiga  tahun  ke  depan.  Sosialisasi  kesiapan  pernikahan untuk  mencegah  pernikahan  di  bawah  umur  kemudian  dilanjutkan  dengan edukasi tentang asupan yang sehat untuk calon bayi kepada calon pengantin. Hal ini diharapkan dapat membantu orang tua terutama ibu untuk memperoleh pengetahuan tentang nutrisi anak di periode awal kehamilannya. Selanjutnya, kebijakan yang ada seharusnya tidak selalu terfokus pada ibu dan anak tetapi juga melibatkan peran serta keluarga sebagai bagian yang tidak terpisahkan dalam mengurangi kejadian BBLR di Indonesia.
Temuan  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  adanya  perbedaan  antar wilayah dalam penentuan variabel utama yang berpengaruh dalam menurunkan angka kejadian stunting. Hal ini dapat menjadi masukan bagi pemerintah untuk melakukan pendekatan yang berbeda dalam usaha menurunkan angka stunting di  setiap  daerah.  Diharapkan  dimasa  depan,  dilakukan  penelitian  lanjutan yang dapat menjelaskan secara rinci faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian stunting  hingga  ke  level  kabupaten/kota  sehingga  pemerintah  dapat  dengan cepat mengidentiﬁkasi kebutuhan-kebutuhan yang dibutuhkan oleh tiap daerah dalam menurunkan angka stunting. Dengan identiﬁkasi yang cepat dan tepat sasaran diharapkan target yang ditetapkan oleh pemerintah dapat segera tercapai.

## Mengakui
Para penulis mengucapkan banyak terimakasih kepada berbagai pihak yang telah membantu penyelesaian kajian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anekwe,  T.  D.,  &  Kumar,  S.  (2012).  e  eﬀect  of  a  vaccination  program  on  child anthropometry: Evidence from India’s Universal Immunization Program. Journal of Public Health (United Kingdom), 34 (4), 489–497. https://doi.org/10.1093/p ubmed/fds032
Anggraini, Y., & Rusdy, H. N. (2019). Faktor Yang Berhubungan Dengan Stunting Pada Balita Di Wilayah Kerja Puskesmas Air Bangis Kabupaten Pasaman Barat.
Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan Dan Keperawatan, 10 (2), 902–910. http s://doi.org/10.33859/dksm.v10i2.472
Beal, T., Tumilowicz, A., Sutrisna, A., Izwardy, D., & Neufeld, L. M. (2018). A review of child stunting determinants in Indonesia. Maternal and Child Nutrition, 14 (4), 1–10. https://doi.org/10.1111/mcn.12617
Beatty,  A.,  Ingwersen,  N.,  Leith,  W.,  &  Null,  C.  (2017).  Stunting  Prevalence  and Correlates Among Children in Indonesia. Mathematica Policy Research Published Reports, July , 1–5.
BKPK. (2021). Buku Saku Hasil Studi Status Gizi Indonesia (SSGI) 2021 . Bridgman,  G.  (2020).  Orphans  and  stunted  growth:  Investigating  the  potential  of spatial network eﬀects in service delivery for reducing stunting in orphans. In WIDER Working Paper (Issue November).
Capanzana, M. V., Demombynes, G., & Gubbins, P. (2020). Why are so Many Children Stunted in the Philippines? Why Are so Many Children Stunted in the Philippines?, June . https://doi.org/10.1596/1813-9450-9294 De Silva, I., & Sumarto, S. (2018). Child Malnutrition in Indonesia: Can Education, Sanitation and Healthcare Augment the Role of Income? Journal of International Development, 30 (5), 837–864. https://doi.org/10.1002/jid.3365 Ernawati,  A.  (2020).  Gambaran  Penyebab  Balita  Stunting  di  Desa  Lokus  Stunting Kabupaten Pati. Jurnal Litbang: Media Informasi Penelitian, Pengembangan Dan IPTEK, 16 (2), 77–94. https://doi.org/10.33658/jl.v16i2.194 Himawati,  E.  H.,  &  Fitria,  L.  (2020).  Hubungan  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Atas dengan Kejadian Stunting pada Anak Usia di Bawah 5 Tahun di Sampang. Jurnal Kesehatan Masyarakat Indonesia, 15 (1), 1. https://doi.org/10.26714/jkmi.15.1. 2020.1-5
Larsen,  D.  A.,  Grisham,  T.,  Slawsky,  E.,  &  Narine,  L.  (2017).  An  individual-level meta-analysis assessing the impact of community-level sanitation access on child stunting, anemia, and diarrhea: Evidence from DHS and MICS surveys. PLoS Neglected Tropical Diseases, 11 (6), 1–13. https://doi.org/10.1371/journal.pntd. 0005591
Pratita, I., & Laksono, A. D. (2020). “Anak ini kalau makan, ya apapun yang diminta…”: Eksplorasi  Nilai  Anak  dan  Pola  Pengasuhan  Anak  pada  Suku  Jawa  di  Desa Besowo, Kediri, Jawa Timur. Amerta Nutrition, 4 (2), 147. https://doi.org/10.20 473/amnt.v4i2.2020.147-154
Sumardilah, D. S., & Rahmadi, A. (2019). Risiko Stunting Anak Baduta (7-24 bulan). Jurnal Kesehatan, 10 (1), 93. https://doi.org/10.26630/jk.v10i1.1245 Torlesse, H., Cronin, A. A., Sebayang, S. K., & Nandy, R. (2016). Determinants of stunting in Indonesian children: Evidence from a cross-sectional survey indicate a prominent role for the water, sanitation and hygiene sector in stunting reduction. BMC Public Health, 16 (1), 1–11. https://doi.org/10.1186/s12889-016-3339-8
TP2AK.  (2019a). Panduan  Pemetaan  Program,  Kegiatan,  dan  Sumber  Pembiayaan untuk Mendorong Konvergensi Percepatan Pencegahan Stnting Kabupaten/ Kota dan Desa . TP2AK.  (2019b). Strategi  Nasional  Percepatan  Pencegahan  Anak  Kerdil  (Stunting) Periode 2019-2024 .
UNICEF. (2019). e State of e World’s Children 2019. Children , food and nutrition . UNICEF/WHO/WORLD BANK. (2021). Levels and trends in child malnutrition. In World Health Organization .
World Bank. (2017). Annual Report. In e world bank .
Dini Amirul, et al. Temuan dari Survei Sosial Ekonomi Indonesia dan Survei Status Gizi Indonesia pada Faktor yang Mempengaruhi Prevalensi St...
Wulandari,  R.  D.,  Laksono,  A.  D.,  Kusrini,  I.,  &  Tahangnacca,  M.  (2022).  e Targets  for  Stunting  Prevention  Policies  in  Papua,  Indonesia:  What  Mothers’ Characteristics Matter? Nutrients, 14 (3), 1–10. https://doi.org/10.3390/nu140
30549
Zahriany, A. I. (2017). Pengaruh BBLR Terhadap Kejadian Stunting Pada Anak Usia 12-60 Bulan di Wilayah Kerja Puskesmas Tanjung Langkat Tahun 2017. Jurnal
Riset Hesti Medan, 2 (2), 129–141.

## Catatan kaki
Pernyataan Konﬂik Kepentingan: Para penulis menyatakan tidak terdapat konﬂik kepentingan dengan pihak manapun.
Kontribusi  Penulis:  DA (Konseptualisasi,  Metodologi,  Analisis  formal,  Visualisasi, Sumberdaya); E (Analisis formal, Visualisasi, Penyiapan naskah - dra); A (Validasi, Supervisi).
Berbagi Data: Data hasil penelitian tersedia melalui korespondensi dengan penulis.
Catatan Penerbit: Poltekkes Kemenkes Kendari menyatakan tetap netral sehubungan dangan klaim atas perspektif atau buah pikiran yang diterbitkan.

## Author notes
elyasari@poltekkes-kdi.ac.id